数据挖掘工程师需要的技能(17篇)

1.负责用户特征、车辆特征等挖掘,并能结合应用场景进行抽象建模;

2.负责用户意图、偏好及车辆等建模画像工作;

3.负责梳理各业务场景下用户生命轨迹,挖掘价值点,建立用户行为预测模型;

4.负责挖掘用户、车源的关联关系,实体对象相似性计算,构建供需匹配推荐模型

任职资格:

2.掌握常用的机器学习算法,如关联规则、分类算法、聚类算法;

3.掌握至少一门编程语言,如python、c、c++、java等;

4.理解数据库原理,掌握sql,熟练使用hadoop系列工具;

5.有较强的结构化思维、逻辑思维、数据思维,具备独立思考问题解决问题的能力;

6.有用户画像建模及推荐系统工作经验者优先。

职责:

1、参与k12教育行业大数据分析、大数据处理、数据挖掘等系统的设计和开发;

2、根据业务需求,基于海量学生学习和行为数据(如错题等)进行数学建模,设计并开发高效算法,并对模型及算法进行验证和实现,通过产品和技术提升教学和服务的效率和质量;

3、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与用户画像;

4、设计和构建基于用户行为特征的平台化画像服务能力,并建立用户画像产品的评估机制和监控体系;

3、具备深厚的数据建模(机器学习、数据挖掘)工作经验;有大数据处理实际开发经验(hadoop、spark,、flink、elasticsearch、hive、hbase);

4、熟悉各种特征提取、数据降维等数据处理技术;从事过用户画像等方面工作;

6、具备较强的沟通能力和优秀的逻辑思维能力,擅长从海量数据中发现有价值的规律;

7、自我驱动能力强,踏实勤勉,对有挑战的问题充满激情;愿意在创业氛围中工作;

8、能够阅读英文技术文档及论文,具有良好的自学能力,可以快速学习和掌握新的方法和技术;

职责:

1、进行住宅数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

3、负责房地产估值数据系统的开发;

5、参与系统文档的撰写、维护。

岗位要求:

1、数学、统计学、计算机等专业硕士毕业,具有数据挖掘领域1年以上开发经验;

2、至少掌握python、scala、r等语言其中一种,python优先;

3、掌握关系型数据库oracle、mysql、postgresql的使用;

4、熟悉常见的机器学习算法如knn、决策树、随机森林数、逻辑回归、svm等算法,熟悉常见深度学习算法cnn、lstm和神经网络;

1.参与海量数据挖掘平台设计与开发;

2.负责底层测试数据的解析开发;

3.负责数据挖掘需求模型设计与开发;

4.负责海量数据挖掘的分布式部署及其调优工作。

任职资格:

3.对mysql及任意一个nosql有深入的了解;

4.做事具有条理性,具有良好的自学能力、分析问题以及解决问题的能力;

1、负责caic各类数据平台的搭建及系统开发实现;

2、负责系统技术运维及各类技术问题处理;

3、负责系统间接口数据标准规范制定;

2、实际项目开发经验;

3、framework、c#语言,熟练使用visual开发工具;

4、熟练使用office软件,数据库产品,精通sqlserver等大型数据库系统开发,熟练使用js框架,如jquery/yui等,并解读过源码,熟练多框架加分,精通ajax技术;

5、有良好的沟通能力、处理解决问题的能力、强烈的责任感和敬业精神;

6、工作认真负责,且主动性强,抗压能力强,能快速融入团队,有较强分析、沟通和协调能力。

2、负责大数据可视化研究及平台构建及优化工作;

3、负责数据挖掘分析体系的建设,并建立和规范数据挖掘模型标准;

4、协助项目团队做好数据和应用的对接,完成项目的执行及交付;

5、配合架构师进行技术攻关和核心挖掘算法改善。

3、精通r、matlab、python等至少一门数据分析语言和oracle、sqlserver、mysql、hbase等至少一门主流数据库;

4、至少熟悉一种大数据可视化平台echart,tableau等;

5、熟悉hadoop、hive、spark等大数据处理平台优先;熟悉java/web开发及面向对象的编程方式者优先;

6、良好的逻辑思维能力,对数据敏感,能够发现关键数据、抓住核心问题;

7、具备团队合作意识和创新意识,具有较强的学习能力和解决问题的能力,热爱研究算法和新技术者优先。

1、负责产品数据库研发,参与系统整体架构设计;

3、负责产品模块的数据层分析、设计、编码、测试;

4、能够独立完成产品数据层开发任务,负责各类数据接口开发;

5、负责各类型数据操作处理和兼容问题;数据库复杂sql开发和调优。

任职要求:

2、5年以上java开发经验,有springboot框架开发经验,计算机硕士以上学历可酌情考虑;

3、系统掌握数据库原理和知识,精通sql语法规则和特点,有3年以上sql编写经验。熟悉主流数据库技术,良好的数据库基础知识,具备良好的sql编写与优化能力,熟练掌握oracle、sqlserver、mysql、postgresql等数据库语言,能熟练应用分析函数、存储过程;

4、熟练掌握数据库脚本的性能调优方法,有大量数据处理或开发经验者优先;

5、熟悉数据库建模,熟练运用建模工具进行产品的分析和设计;

6、有较强的交流能力,能很好的理解项目需求;

7、具备良好的自学能力和独立解决问题的能力;

8、沟通能力良好,具备团队合作精神,能适应一定压力开展工作。

1.参与打造数据中心内容的规划、设计、开发和优化工作,实现高质量数据的互通与共享;

2.参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发,搭建离线、实时数据仓库;

3.参与数据产品与应用的数据研发;

4.负责日常应用系统监控,发现异常问题及时分发,并跟进后续处理;

5.编写python程序,或etl技术完成日常数据抽取和整理任务,可独立进行数据分析;

1.熟悉etl开发、数据仓库设计流程,熟悉oracle,mssqlserver等主流数据库,表结构设计,存储过程编写;

2.熟练掌握常用linux命令,具备shell编程能力,熟练掌握python编程语言

3.具有较强的语言表达和沟通能力,良好的团队合作精神

4.逻辑思维能力强,对数据敏感,有较强学习能力和创新思维;

5.具有高度的责任感和敬业精神,能够承受较大的工作压力

(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

(3)对数据进行深度挖掘和建模,做运营和用户等各方面分析,深度挖掘运营优化和用户行为特征等,推动分析问题的解决,为业务决策提供日常支持;

(1)大专以上学历,统计、数学、计算机、软件专业优先;

(2)熟练使用python,mysql语言,具有一定的工程能力,完善的文档和注释习惯。熟悉jupyterlab远程代码编写环境,linux常用命令。会使用r,java,scala等语言更佳。

(3)熟悉数据分析过程,能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础,了解常用的数据挖掘算法如:聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

1、对现有大量数据源进行深度挖掘、解析、特征分析,利用数据建立建模;

2、核心指标的监控和跟踪分析,并对异常波动情况进行分析和问题定位;

3、负责监控数据的可视化和自动化;

职位要求:

2、了解lr、gbdt、xgboost、dnn和nlp等常用模型的开源工具,了解开源可视化工具;

5、做事细心,具有很强的责任心,独立解决问题的能力;

1、负责客户业务数据分析工作、挖掘数据分析需求

2、负责制定和实施数据分析方案

3、负责数据挖掘类项目的建模

4、负责根据数据分析和业务挖掘结果对客户业务提出优化建议或决策支持

5、负责通过数据持续优化业务流程

6、其他工作

2、熟练使用spss、sas或其他统计分析工具辅助工作

3、至少掌握一门数据分析语言,如r/python

4、对数据高度敏感,能够通过数据分析问题、解决问题;

5、有数据分析和挖掘项目优先经验者

1、对海量业务数据进行分析,并利用算法挖掘用户行为特征,发现潜在规律,建立机器学习算法并优化;

2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;

3、建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本。

1、大学本科及以上学历;

3、本科5年以上同岗位工作经验,研究生3年以上同岗位工作经验;

4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解,了解数据仓库思想,熟悉spss、sas、r、mahout等数据挖掘软件之一;

5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归,关联分析、svm,贝叶斯等数据挖掘算法,有海量数据挖掘的项目经验;

6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;

7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力,对数据敏感,良好的沟通能力。

1.负责mpp数据库日常维护,业务数据收集整理,对多种数据源的进行集成;

2.负责bi平台搭建和日常维护、需求调研、模型设计工作;

3.涉及部分etl设计、模型设计、开发工作;

4.协助解决bi平台运行日常问题;

5.本职位上班地点:佛山顺德区。

2.熟悉oracle、db2等主流数据库,并对分布式数据库有了解,如果熟悉mpp数据库优先考虑;

4.接触并使用过前端报表开发工作;

5.良好的沟通能力和独立工作能力,良好的团队合作意识与责任心,良好的文档编写能力。

1.负责软件测试、搭建测试环境,按照测试流程、计划以及对产品特性的把握,编写测试案例,确保测试目的的达成;

2.根据测试计划及测试案例,执行测试,在软件生命周期的各个阶段执行相应的测试;

3.根据测试结果,与开发部门等反复沟通测试情况,修正测试中发现的缺陷,完善软件性能;

4.整理测试文档,编写测试总结;

5.设计与编写自动化测试用例、测试工具。

2.有文件系统测试经验者、手机客户端、性能测试、开发及分析经验者优先;

3.熟悉测试理论与方法,熟悉软件测试过程,能够独立完成测试计划及方案设计等工作,有丰富的软件测试技术及文档编写经验;

4.熟悉linux基本操作以及linux环境搭建;

5.具有很好的沟通和协调、表达能力;

6.有较强的学习能力和主动性,责任心强,有良好的团队合作精神和严谨的工作态度,具有独立分析能力和独立解决问题的能力。

1.熟悉vmware虚拟化规划、部署、支持、维护和p2v迁移

2.规划、实施服务器项目、公有云、混合云项目

3.熟悉各类微软产品,尤其是ad及exchange,基础服务器的结构并能提出改善解决方案

4.服务器发生系统故障时的分析与解决

5.微软体系架构的设计

1.具有vcp或微软方面的认证证书

2.精通虚拟化及windows各类应用

3.大专以上学历,计算机专业,英语精通

4.有三年以上从事服务器工程师经验,性格稳重

5.从事过公有云或大型混合云工作者优先

6.有系统集成工作经验者优先

1、负责数据库环境建设、维护、安全管理;

2、负责数据库环境变更、故障异常分析处理;

3、负责数据库日常运行状况监控、容量规划、架构设计等;

4、对运行的数据库进行性能分析和优化,并推进优化工作的有效实施;

5、支持技术咨询,部分售前交流和文档编写;

1、熟悉oracle、sqlserver等主流数据库,具有2年以上数据库管理及数据集成项目经验;

2、精通数据库的安装配置,故障处理,备份恢复操作,能够独立完成数据库日常管理和运维工作;

4、能够熟练运用rac/dataguard/goldengate/streams等高可用技术;

5、有良好的实施方案撰写能力和丰富的实施经验;

6、具有良好的逻辑分析能力、沟通能力和协调能力;

1、负责软件需求的需求分析及需求排期,编写需求分析说明书;

2、负责软件详细设计、系统整合,维护和改进现有系统;

3、熟悉axure、mockplus、visio等软件

4、熟悉主流关系型数据库至少一种(oracle,sqlserver,db2,mysql);

2、具备较强的逻辑思维能力,学习能力和良好的系统思考能力;

3、沟通能力好,工作态度积极阳光,文字功底良好,理解能力强;

4、勤奋好学、积极主动、勇于承担责任迎接挑战,并具良好的团队合作精神;

THE END
1.数据挖掘写给新人数据挖掘基础知识介绍一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营,这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累,当其积累到一定程度时,必然会反映出规律性的东西;对企业来,堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在https://cloud.tencent.com/developer/article/1044787
2.智能数据挖掘:开启现代信息时代的智慧之门算法聚类数据仓库现3. 自动化数据挖掘 3. Automated Data Mining 自动化数据挖掘工具的出现,将降低数据分析的门槛,使得更多的企业能够利用数据挖掘技术。通过自动化,数据挖掘的效率和准确性将大幅提高。 4. 可解释性 4. Interpretability 随着数据挖掘模型的复杂性增加,模型的可解释性变得越来越重要。未来的研究将集中在如何提高模型的透https://www.163.com/dy/article/JEQ1N6SJ0512BOIV.html
3.数据挖掘技术方法(精选十篇)数据挖掘技术方法 篇1 1 数据挖掘技术 1.1 概念 数据挖掘就是借助程序管理对海量数据进行分析归纳汇总。其挖掘程序依次为应用界面层、应用服务层和数据库层。三层结构紧密联系,互相配合完成数据挖掘任务。用户要进行数据挖掘,需要应用界面层的请求响应,请求信息反映到应用服务层后,得到允许才可以进入数据库访问,提取相关https://www.360wenmi.com/f/cnkeyg31vygx.html
4.数据挖掘技术(豆瓣)他们都有近20年在营销和客户关系管理方面应用数据挖掘技术的经验。 目录 ··· 出版者的话 专家指导委员 译者序 致谢 前言 第1章 数据挖掘的缘起和内容 ··· (更多) 丛书信息 ··· 计算机科学丛书(共621册),这套丛书还有 《分布式实时系统原理与设计方法(原书第2版)/计算机科学丛书》《语义网基础https://book.douban.com/subject/1843100/
5.数据挖掘技术概述数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘研究现状,数据挖掘的挖掘任务和挖掘方法在本文中简略说明。 关键词 数据挖掘,数据库,抽取,分类发现,聚类,关联规则 数据挖掘技术概述 一. 数据挖掘https://www.360doc.cn/article/3540_47970.html
6.数据挖掘技术概述9篇(全文)数据挖掘技术概述(精选9篇) 数据挖掘技术概述 第1篇 1.1 数据仓库 1.1.1 数据仓库的含义。数据仓库是在关系数据库、并行处理技术和分布式技术的发展基础上, 形成的一种用于解决数据泛滥却缺乏有效信息的一种新型数据处理体系结构。 1.1.2 数据仓库的特点和结构 ①数据仓库的特点。面向主题性:主题是对用户信息系统中https://www.99xueshu.com/w/ikeyyfarbf6j.html
7.有哪些常用的数据挖掘技术有哪些常用的数据挖掘技术静已思之愈浓 2024-7-20 1、 统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术,特别是多元统计分析。 2、 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类,即所谓物以类聚,以期从中发现规律和典型模式。 3、 决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征,以树型结构表示https://m.edu.iask.sina.com.cn/jy/2ui2PG6eGdb.html
8.湖南省统计局“我们把世界看成数学,并且把你也看成数学”——用这句话来说明数据挖掘技术的复合性和应用的广泛性似乎再好不过。如今,虽然一些行业在应用这一技术上仍然缺乏足够的主动,但一个不能阻挡的趋势是:已经有越来越多的人在快乐而有效地使用这一技术并且不由自主地成为它的“挖掘”对象。 http://tjj.hunan.gov.cn/hntj/bsfw/tjkp/tjsh/201507/t20150717_3825196.html
9.数据挖掘技术主要包括哪些?数据挖掘的技术,可分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归https://m.imooc.com/wenda/detail/508957
10.数据挖掘数据挖掘(Data Mining),是电子信息、计算机等工学类专业的一门核心课程。[1][2] 该课程主要讲授了数据的相关概念、数据预处理、贝叶斯分类、决策树分类、k-均值聚类、逻辑回归、关联规则挖掘、数据挖掘实践、支持向量机分类、神经网络分类等内容,[2]帮助学习者了解数据挖掘技术的整体概貌,了解数据挖掘技术的主要应用以https://baike.sogou.com/v215718127.htm
11.数据挖掘论文在进行现代档案信息处理时,传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求,数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自然也就越高,所以其安全https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
12.数据挖掘的主要方法和技术数据挖掘是一种利用统计学、机器学习、操作研究、知识发现和数据视觉等方法从大量数据中抽取有价值的信息的过程。数据挖掘的主要目的是从数据中发现隐藏的模式、规律和关系,以便进行预测、决策和优化。数据挖掘技术广泛应用于各种领域,如金融、医疗、电商、社交网络等。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137334966
13.什么是数据挖掘?为什么它如此重要?该策略有助于发现一段时间内数据中的行为质量或模式。换句话说,数据根据收集数据的时间范围内发生的事件顺序进行分类。商店可以利用顺序模式策略来发现通常在一年中的不同时间一起购买的商品。 预测 企业通常使用预测方法来支持新的业务计划。这种数据挖掘技术有助于检查历史数据,以揭示可用于预测市场未来的趋势。 https://ai.qianjia.com/html/2023-03/27_400072.html
14.数据挖掘技术的应用网易数帆为您提供数据挖掘技术的应用相关产品介绍、帮助文档,与数据挖掘技术的应用感兴趣的用户在网易数帆社区进行知识和技术交流互动。网易数帆 - 领先的数字化转型技术与服务提供商!https://www.163yun.com/search/5pWw5o2u5oyW5o6Y5oqA5pyv55qE5bqU55So
15.数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法数据挖掘的技术有很多种,根据不同的分类有不同的分类方法。以下是数据挖掘中常用的一些技术:统计技术、相关规则、基于历史分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差异分析、概念描述等13种常用的数据挖掘技术。 https://www.tulingxueyuan.cn/tlzx/jsp/1626.html
16.基于机器学习的电网设备故障综合研判分析AET本系统技术实现路线如下:数据收集及存储、数据分析、数据挖掘技术以及可视化展现4个部分。 4.1 数据收集与存储 (1)电力系统数据 PMS系统中的数据主要包含电网设备信息、检修计划等,抢修人员根据抢修工单信息,获取PMS中的电网设备及刚性计划等,本系统对PMS系统中的数据不做存储,仅进行实时调用。 95598数据主要包含:电话服http://www.chinaaet.com/tech/designapplication/3000111019
17.7种常用的互联网数据挖掘技术7种常用的互联网数据挖掘技术 数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。 下面着重讨论一下互联网数据挖掘中常用的一些技术:统计技术,关联规则,连接分析,决策树,神经网络,差别分析,概念描述七种常用的互联网数据挖掘的技术。 1、统计技术 https://cda.pinggu.org/view/19368.html
18.浅谈数据挖掘中的个人信息保护法规和体制的不断完善同时也代表着政府和社会对个人信息保护问题的担忧程度。然而,随着网络和数据库技术的发展,尤其是数据挖掘技术的出现,个人信息面临着目益严峻的挑战。在酒店行业,多个酒店集团已完成升级转型,打造出新的住宿生态圈,客户只要打开手机就可以实现自助预定、网上选房、在线支付、在线退房等多项功能。 http://media-ethic.ccnu.edu.cn/info/1168/2097.htm
19.数据挖掘技术论文(5篇).docx数据挖掘技术论文(5篇).docx,数据挖掘技术论文(5篇) 数据挖掘技术论文(5篇) 数据挖掘技术论文范文第1篇 [关键词]数据挖掘客户关系管理应用步骤 依据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其https://max.book118.com/html/2023/0614/7012161003005122.shtm